Кафедра електронної інженерії (ЕІ)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра електронної інженерії (ЕІ) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 214
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Advances in Digital Processing of Low-Amplitude Components of Electrocardiosignals(АВЕРС, 2017) Ivanko, K.; Ivanushkina, N.Документ Відкритий доступ Laboratory practice of discipline «Registration and processing of biosignals and medical images»(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2022) Popov, A.; Ivanko, K.; Porieva, A.Документ Відкритий доступ Laboratory works on the course “Analog Circuit Design”(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2020-01) Fesechko, Volodymyr Opanasovych; Golubeva, Iryna Petrivna; Poreva, Anna Sergeevna; Karplyuk, Yevgeniy SergeevichДокумент Відкритий доступ Автоматизована система моніторингу та аналізу параметрів сну(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Кострубіцький, Денис Олександрович; Голубева, Ірина ПетрівнаМетою проекту є створення такої системи дослідження сну, що зможе вимірювати ЕКГ людини під час сну, аналізувати серцевий ритм та діяти відповідно до заданої програми, а саме збирати дані, аналізувати, зберігати та передавати їх на смартфон. Розглянуто та проведено спроби у створені біо- будильника та будильника, що допомагає потрапляти в усвідомлені сни. В першому розділі магістерської дисертації було розглянуто параметри сну, його структуру, наслідки недосипання та таке явище, як усвідомлені сни. В другому розділі сформовано параметри, яким повинен відповідати розроблений пристрій та створено функціональну схему Третій розділ присвячений виготовленню пристрою, зі створенням електричної схеми та виготовленням електричної плати. В четвертому розділі, було реалізовано програмну частину: вимірювання, обчислювання, аналіз, запис даних, їх відображення. Збережені дані були проаналізовані в середовищі Matlab з побудовою графіків частоти пульсу, ЕКГ та температури і вологості повітря. Останній розділ присвячений розробці стартап-проекту. Під час роботи були використані такі спеціальні програми як Matlab, Arduino IDE, EasyEDA, MS Office, EveryCircuit. Кінцевим результатом магістерської дисертації є готова автоматизована система моніторингу та аналізу параметрів сну, що складається з трьох незалежних між собою пристроїв.Документ Відкритий доступ Адаптивна лінеаризація моделей нелінійних електронних двополюсників(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Сиротюк, Назар Павлович; Витязь, Олег ОлексійовичДипломна робота освітнього рівня «бакалавр»: на 53 с., 3 розд., 22 рис., 9 табл ., 15 джерел. Мета роботи: розробка способу кусково-лінійної апроксимації ВАХ для спрощення аналізу та моделювання поведінки напівпровідникових діодів, а також дослідження точності та ефективності способу. Об’єкт дослідження: спосіб адаптивної лінеаризації моделей нелінійних електронних двополюсників Предмет дослідження: точність та ефективність способу кусково-лінійної апроксимації вольт-амперних характеристик (ВАХ) діодів. У першому розділі розглянуто фізичні властивості p-n переходу, зокрема його структуру, механізми утворення та роботу під дією зовнішньої напруги. У другому розділі описано методи побудови кусково-лінійної апроксимації ВАХ. Використано метод найменших квадратів для визначення параметрів лінійних рівнянь для кожного відрізка ВАХ. Проведено розрахунки та аналіз похибок апроксимації для кожного відрізка. У третьому розділі представлено дослідження точності адаптивної апроксимації ВАХ. Визначено похибки апроксимації за допомогою середньоквадратичної та середньої абсолютної похибок. Показано, що збільшення кількості відрізків у діапазоні високих напруг дозволяє підвищити точність апроксимації.Документ Відкритий доступ Аналогова схемотехніка аналіз та проектування базових аналогових схем. Практикум(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Голубєва, Ірина Петрівна; Порєва, Ганна Сергіївна; Карплюк, Євгеній СергійовичПрактикум призначений для здобувачів ступеня бакалавра за освітньою програмою «Електронні мікро- і наносистеми та технології» спеціальності 176 Мікро- та наносистемна техніка. У посібнику детально розглянуто задачі аналізу та проектування найпростіших ланок аналогової схемотехніки. Наведено приклади проектування одно- та двокаскадних лінійних підсилювачів на біполярних та польових транзисторах, а також функціональних ланок на операційних підсилювачах. запропоновано методики проектування кіл зміщення, розділювальних ланок, фільтрів. Розглянуто задачі проектування ланок зворотнього зв’язку. Наведені приклади призначені для розв’язання ручним способом і формування розуміння принципів дії базових схем та прийомів їх аналізу, що є передумовою переходу до машинних методик проектування. Навчальний посібник спрямований на допомогу у підготовці до практичних занять з аналогової схемотехніки студентами спеціальності 176 Мікро- та наносистемна техніка.Документ Відкритий доступ Аналіз впливу ефекту Доплера на продуктивність 5G мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Хоменко, Максим Ігорович; Семеновська, Олена ВолодимирівнаОб’єктом розгляду є ефект Доплера у 5G мережах. Предметом роботи – дослідження впливу затримки Доплера у 5G мережах шляхом математичного та графічного моделювання. Метою роботи є огляд дослідження та аналіз впливу ефекту Доплера на продуктивність 5G мереж. З'ясування основних особливостей та викликів, пов'язаних з проектуванням 5G мереж і впливом ефекту Доплера на них. Розгляд можливих стратегій та технологій для компенсації впливу ефекту Доплера на 5G мережі. Ця інформація буде корисна для подальшого вдосконалення та оптимізації роботи 5G мереж. Перший розділ розглянуто 5G технологію: відмінності між попередніми поколіннями, особливості проектування, масштабування, управління мережею, та вимоги до фізичних умов та обладнання. Другий розділ надано стандартам 5G мереж, в цьому розділі розглядаються стандарти OFDM, OTFS, OCDM. Третій пункт пов’язаний з впливом та способами компенсації ефекту Доплера на продуктивність 5G мереж: аналіз, техніки стратегій для мінімалізації негативного впливу ефекта, та використання передових технологій і алгоритмів для адаптації до зміни частоти через ефект Доплера. В четвертому пункті описано розрахунки та моделювання впливу ефекту Доплера у 5G мережі.Документ Відкритий доступ Аналіз відхилень параметрів електрокардіограм від норми методами машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Фогель, Дмитро Андрійович; Попов, Антон ОлександровичОбʼєктом розгляду роботи є електрична активність серця. Предмет роботи - аналіз ЕКГ методами глибокого навчання. Метою магістерської дисертації є визначення наявності й типу серцевої аритмії у сигналі ЕКГ. В першому розділі розглянуті теоретичні відомості про історію ЕКГ, методику отримання сигналу ЕКГ та можливе їх використання. В другому розділі описується теорія машинного навчання, запропонований метод вирішення поставленого перед роботою завдання. Відповідно запропонованого способу розглянута структура та принципи роботи алгоритмів глибокого навчання згорткового типу. В третьому розділі запропонована структура системи оцінки стану серцевого мʼяза за сигналами ЕКГ. Описані дані, що використовуватимуться та методи їх обробки. Запропонована та реалізована модель глибокого навчання згорткового типу з чотирма прихованими шарами, що згідно з результатами виявилась оптимальною і точною, а саме отримано значення точності 99,96%. Зроблені висновки та запропоновані кроки для майбутнього розвитку наведено у розділі 3.1.Документ Відкритий доступ Аналіз даних багатоканальної ЕЕГ та варіабельності ритму серця для детектування епілептичних нападів у новонароджених(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Резніченко, Данило Тарасович; Іванько, Катерина ОлегівнаУ даній роботі розглядаються основні принципи створення моделей на основі методів машинного навчання для автоматичного виявлення та передбачення епілептичних нападів у новонароджених. Метою даної роботи є створення методу виявлення та передбачення епілептичних нападів у новонароджених на основі аналізу сигналів ЕЕГ та ЕКГ (варіабельності серцевого ритму). У першій частині розглядаються основні принципи ЕЕГ та ЕКГ, особливості їх проведення у новонароджених та технічні стандарти при записі сигналів. Розглянуто основні види епілептичних нападів у новонароджених та їх прояви. У другій частині описано принципи машинного навчання, моделі класифікаторів з їх коротким описом та описом їх особливостей застосування. Також розглянуто попередні дослідження по даній темі з наведеними результатами цих досліджень. Третя частина присвячена обробці, аналізу сигналів ЕЕГ та ЕКГ та їх параметрів. Проведено відбір параметрів та проаналізовано точність різних методів машинного навчання. Також розглянуто можливість передбачення епілептичних нападів за допомогою машинного навчання. У результаті проведеної роботи було створено програми для машинного навчання класифікаторів та використання розроблених моделей з метою детектування епілептичних нападів у новонароджених.Документ Відкритий доступ Аналіз електроенцефалограм для визначення емоційного стану людини(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Дорош, Єгор Олегович; Попов, Антон ОлександровичОб’єктом дослідження є числові характеристики електричної активності мозку людини під час емоцій. Предметом роботи виступає оцінка емоційного стану суб’єкту. Метою дослідження є дослідження спектральної щільності потужності електроенцефалограми людини під час емоційних стимулів. У першому розділі описується емоції та їх види. Розкривається проблематика розпізнавання емоцій в наш час. У другому розділі, наведений аналіз літератури на тему визначення емоційного стану людини. В цьому розділі також наведені приклади і методи для оцінки емоційного стану людини. У третьому розділі ми розкрили тему машинного навчання, по якому принципу працює та навіщо потрібно. Представлені методи класифікації, які були задіяні та перевірені на точність класифікації емоцій за допомогою електроенцефалограм людини. У четвертому розділі викладено детальну інформацію щодо техніки та методики дослідження емоційного стану людини за допомогою електроенцефалограми. У п’ятому розділі представлений стартап-проект. У шостому розділі описано два дослідження, що було виконані в цій роботі та представлення результатів аналізу для трьох емоцій по трьом ритмам. Також проведено порівняння результатів отриманих за допомогою класифікаторів машинного навчання на предмет оцінки їх точності.Документ Відкритий доступ Аналіз електроенцефалограм для визначення ознак емоційного вигорання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Ласкавий, Данило Олександрович; Попов, Антон ОлександровичМета дипломної роботи полягала в дослідженні електроенцефалографії (ЕЕГ) та розробці методів визначення ступеня емоційного вигорання на основі аналізу ЕЕГ сигналів. Предметом роботи було дослідження природи сигналу ЕЕГ, методів реєстрації та аналізу ЕЕГ, а також встановлення зв'язку між ЕЕГ параметрами та ступенем емоційного вигорання. У першому розділі було розглянуто техніку та методику ЕЕГ, включаючи виникнення електроенцефалографії, параметри сигналу ЕЕГ, техніку реєстрації, принципи аналізу ЕЕГ. Висновком до цього розділу було підкреслено важливість використання ЕЕГ для дослідження синдрому вигорання та виявлення його біологічних особливостей. Другий розділ присвячено способам визначення ступеня емоційного вигорання, його причинам та наслідкам. Розглянуті існуючі методи визначення емоційного вигорання на основі аналізу ЕЕГ. Висновком до цього розділу є необхідність подальших досліджень на інших групах пацієнтів для підтвердження отриманих результатів. Третій розділ описує експериментальну частину роботи. Була використана методика трансферної ентропії для визначення рівня емоційного вигорання. Результати експериментальних досліджень на різних групах пацієнтів були отримані та після аналізу ми прийшли до висновку, що потрібен великий набір вхідних даних для покращення точності результату прогнозування.Документ Відкритий доступ Аналіз електроенцефалограм людини, отриманих під час емоційних стимулів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Водяник, Богдан Романович; Попов, Антон ОлександровичОб’єктом розгляду є електрична активність головного мозку людини. Предмет роботи – методи аналізу електроенцефалограм під час дії різноманітних стимулів. Метою роботи є вивчення природи виникнення електричних сигналів мозку, методи їх реєстрації та аналізу для дослідження реакції на візуальні емоційнонавантажені стимули. У першому розділі описуються загальні поняття про природу виникнення електричного сигналу мозку людини, а також нейрофізіологічні ознаки присутності різних частотних складових сигналу за певних станів людини. У другому розділі наведено принципи реєстрації сигналів електроенцефалограми (ЕЕГ) та описано пристрої, що здатні це виконувати. Також розглянуто опис основної системи накладання сенсорів (електродів) на голову людини. В кінці розділу наведено приклад компактного 8-канального енцефалографа власної розробки, що здатен реєструвати сигнали ЕЕГ та передавати їх по бездротовому зв’язку на мобільні прилади (смартфон, планшет). Третій розділ описує основні математичні методи аналізу ЕЕГ сигналів. Основними є методи спектрального та вейвлет-аналізу та аналіз детрендових коливань, за допомогою яких можна отримати детальне представлення про роботу мозку, шляхом виявлення різноманітних патернів в частотних діапазонах. У четвертому розділі описується практичне застосування методів спектрального та Detrended Moving Average аналізів на експериментальній базі даних ЕЕГ для 48 здорових волонтерів, запис ЕЕГ для яких проводився під час демонстрації певних емоційнонавантажених візуальних стимулів. Також в цьому розділі наведені результати виконаного аналізу разом з їх нейрофізіологічним тлумаченням.Документ Відкритий доступ Аналіз електроміограм методами машинного навчання для виявлення хвороби Паркінсона(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Мушта, Семен Андрійович; Іванушкіна, Наталія ГеоргіївнаОб’єктом дослідження є сигнали електричної активності м’язів та мозку. Предмет роботи – аналіз сигналів електроміограм та електроенцефалограм здорової людини та пацієнтів з ознаками хвороби Паркінсона. Метою роботи є розробка методики обробки сигналів ЕМГ та ЕЕГ для виявлення хвороби Паркінсона. У першому розділі розглянуто загальні положення про генезис та методи діагностики хвороби Паркінсона, патофізіологія хвороби, причини виникнення та процеси, що відбуваються в організмі при цьому. У другому розділі описані основні методи цифрової обробки сигналів, а також характеристики ЕМГ та ЕЕГ. У третьому розділі показано різноманітні типи систем машинного навчання, згрупованих у певні категорії на основі ознак. Основна увага приділялася методам машинного навчання з вчителем, які далі використовувалися при розробці методики. Четвертий рοзділ присвячено розробці методики обробки сигналів ЕМГ та ЕЕГ для виявлення хвороби Паркінсона, було порівняно дискримінаційні здібності класифікації окремо за параметрами ЕЕГ та ЕМГ, а також за їх комбінацією.Документ Відкритий доступ Аналіз зображень сітківки ока для діагностики діабетичної ретинопатії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Басараб, Марко Романович; Іванько, К. О.Басараб М.Р. Аналіз зображень сітківки ока для діагностики діабетичної ретинопатії. - Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії в галузі знань 15 “Автоматизація та приладобудування” за спеціальністю 153 “Мікро- та наносистемна техніка”. - Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”, м. Київ, 2025. Дисертаційна робота присвячена вирішенню науково - прикладної проблеми розробки методів та моделей глибокого навчання для аналізу цифрових зображень сітківки ока з метою діагностики діабетичної ретинопатії (ДР), що дозволяє підвищити точність класифікації стадії розвитку захворювання (а саме: відсутність діабетичної ретинопатії, легка стадія діабетичної ретинопатії, помірна стадія діабетичної ретинопатії, важка стадія діабетичної ретинопатії та проліферативна стадія діабетичної ретинопатії) та прийняття лікарем клінічних рішень в галузі офтальмології. У дисертаційній роботі проаналізовано сучасні методи обробки та аналізу цифрових зображень сітківки ока, включаючи традиційні підходи та технології глибокого навчання, а також існуючі програмні рішення для діагностики діабетичної ретинопатії. Виконано огляд існуючих методів сегментації цифрових зображень, визначення діагностичних ознак судинних структур, класифікації стадій діабетичної ретинопатії з використанням методів машинного навчання. Проведено дослідження особливостей аналізу цифрових зображень очного дна, включаючи формування набору ознак, виявлення патологічних змін та використання архітектур нейронних мереж для автоматизованої діагностики діабетичної ретинопатії. Зокрема, запропоновано комплексний підхід до аналізу судин сітківки ока, що включає сегментацію мережі судин сітківки ока, виявлення мікроаневризм та крововиливів, а також побудову моделей на основі нейронних мереж для класифікації стадій діабетичної ретинопатії. Запропоновано комплексний метод аналізу судинних структур цифрових зображень сітківки ока, що ґрунтується на алгоритмах сегментації та класифікації з використанням глибоких моделей машинного навчання. Запропоновані методи дозволяють виділити патологічні ділянки, такі як мікроаневризми, крововиливи та неоваскуляризацію на цифрових зображеннях сітківки ока, що є важливими для ранньої діагностики діабетичної ретинопатії. Здобувачем використано різні типи моделей машинного навчання, які апробовано на публічно доступних базах даних ретинографічних зображень та які продемонстрували ефективність у задачах класифікації діабетичної ретинопатії. У даній дисертаційній роботі створено програмне забезпечення (ПЗ) для реалізації інформаційної системи підтримки прийняття діагностичного рішення лікарем - офтальмологом на основі запропонованих підходів, що об’єднують методи формування ознак для машинного навчання і моделі нейронних мереж. Розроблене програмне забезпечення може бути інтегроване в заклади охорони здоров’я і є гнучким та адаптивним з практичної точки зору до різноманітних форматів цифрових зображень сітківки ока. Наукова новизна одержаних результатів визначається наступними теоретичними і практичними результатами, отриманими автором: - Набув подальшого розвитку метод аналізу цифрових зображень сітківки ока в оптико-електронній біомедичній офтальмоскопічній системі для виявлення діабетичної ретинопатії та визначення її стадії, що ґрунтується на комбінованому підході, що включає в себе перетворення аналізованого цифрового зображення за допомогою запропонованих методів фільтрації й підвищення контрастності зображення, аналіз сегментованих судинних структур і ексудатів, а також гібридне поєднання ознак зі згорткових нейронних мереж та локальних метрик, отриманих з зображення сітківки ока пацієнта, що дозволяє виділити на цифрових зображеннях судинну мережу та мікроаневризми, діагностично важливі ексудати та крововиливи на ранній стадії захворювання. - Запропоновано математичну модель для оцінювання стану судин дна ока та виявлення ранніх ознак діабетичної ретинопатії, яка включає розроблений набір діагностичних показників (довжина всіх судин та середня ширина судин, гладкість мережі судин, середня яскравість зображення оптичного диска, а також п’ять текстурних ознак ексудатів і дисперсію ширини судин), що дозволяє підвищити точність класифікації зображень очного дна у нормі та з наявністю патології порівняно зі загальноприйнятими методами, що не враховують детальну судинну та текстурну інформацію сітківки ока. - Розроблено додаткові діагностичні критерії, а саме комплексний ризик-показник та показник структурної нерегулярності судин для оцінювання станів діабетичної ретинопатії на межі норми й патології. Ці критерії дозволяють кількісно визначати ступінь прогресування ретинопатії та завчасно виявляти зміну судинних характеристик, відсутніх або ледь помітних при традиційному візуальному аналізі. - Запропоновано гібридну модель глибокої нейронної мережі для автоматизованого розпізнавання стадій діабетичної ретинопатії за зображеннями очного дна, отриманими оптико-електронною біомедичною офтальмоскопічною системою, що дозволяє поєднати запропонований набір показників стану судин очного дна та високорівневе представлення з глибокої згорткової нейронної мережі з метою виявлення патологічних змін, характерних для різних стадій діабетичної ретинопатії. - Розроблено інформаційно-алгоритмічне забезпечення оптико-електронної біомедичної офтальмоскопічної системи для автоматизованого аналізу та класифікації цифрових зображень сітківки ока для виявлення діабетичної ретинопатії та визначення її стадії на основі розвинутого методу аналізу цифрових зображень сітківки ока і розробленої гібридної архітектури нейронної мережі, що дозволяє підвищити ефективність обробки цифрових зображень очного дна. - Розроблено програмне забезпечення для аналізу зображень очного дна та визначення стадії діабетичної ретинопатії, яке відрізняється комплексним застосуванням методів обробки цифрових зображень (покращення контрастності цифрових зображень очного дна, адаптивна сегментація, екстракція судин та ексудатів) та запропонованої гібридної архітектури глибокої нейронної мережі. - Доведено до рівня практичної реалізації веб-застосунок на основі розробленого інформаційно-алгоритмічного забезпечення оптико-електронної біомедичної офтальмоскопічної системи, що забезпечує врахування одночасно морфологічних та текстурних характеристик судинної мережі очного дна й ексудатів. - Розроблено елементи інтерфейсу веб-застосунку, що дозволяють фахівцям-офтальмологам взаємодіяти з результатами роботи інформаційно-алгоритмічного забезпечення оптико-електронної біомедичної офтальмоскопічної системи, зокрема візуалізовувати та аналізувати нанесені на цифрові зображення очного дна теплові карти градієнтно зваженого відображення активації класів, які виділяють області аналізованого ретинографічного зображення, що найбільше впливають на рішення моделі глибокого навчання, а також оцінювати стадію діабетичної ретинопатії, спираючись на кількісні показники (довжина й ширина судин, ексудати, ризик-показник, тощо). Результати дисертаційної роботи використані та впроваджені в Комунальному некомерційному підприємстві “1 Територіальне Медичне Об’єднання м. Львова”, а саме в відокремленому підрозділі «Лікарня святого Луки» Міжнародного Медичного Центру «Мікрохірургія ока», що підтверджується відповідними актами та довідками про впровадження.Документ Відкритий доступ Аналіз мікроскопічних зображень мазків крові методами машинного навчання для виявлення ознак лейкемії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Євдощенко, Ірина Миколаївна; Іванько, Катерина ОлегівнаОб’єктом розгляду є мікроскопічні зображення мазків крові. Предметом дослідження є аналіз методів дослідження клітин та їх класифікація. Метою роботи є класифікація зображень методами машинного навчання, а саме – за допомогою нейронних мереж. Перший розділ містить загальний огляд хвороби: причини виникнення, розвиток, симптоматику та класифікацію. В другому розділі наведені методи мікроскопії для дослідження клітин. Описано принцип роботи, переваги та недоліки методів та які задачі вирішують. Третій розділ включає в себе методи цифрової обробки зображень. Особливу увагу приділено методам виділення країв та сегментації. Описані методи покращення зображення. Четвертий розділ містить інформацію про методи машинного навчання, зокрема нейронні мережі. Описано принцип побудови нейронних мереж, основні параметри та процес навчання. В п’ятому розділі представлені методи попередньої обробки зображень, а саме зменшення розмірності даних, аугментація зображень класу норми, застосування методу еквалізації гістограми яскравості. Також розроблені алгоритми нейронних мереж для класифікації зображень.Документ Відкритий доступ Аналіз сигналів електричної активності м’язів для діагностики захворювань(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Мушта, Семен Андрійович; Іванушкіна, Наталія ГеоргіївнаОб’єктом розгляду є сигнали електричної активності м’язів. Предмет роботи – аналіз сигналів електроміограм, зібраних за допомогою системи моніторингу ЕМГ Synergy N2 (Oxford Instruments Medical, Old Woking, United Kingdom). Метою роботи є розробка методики обробки сигналів ЕМГ з використанням методів цифрової обробки сигналів. У першому розділі розглянуто загальні положення про функціонування опорно-рухового апарату, біофізику мембрани клітини, виникненння і поширення потенціалу дії вздовж мембрани, теорії скорочення м’яза, особливості нервово-м’язових захворювань. У другому розділі описані особливості вимірювання ЕМГ, генезис електроміосигналів та види стимулюючих електродів. У третьому розділі розглядаються основні методи цифрової обробки сигналів. Четвертий рοзділ присвячено розробці методики обробки сигналів ЕМГ з використанням дискретного вейвлет-перетворення.Документ Відкритий доступ Аналіз сигналів електричної активності сердця пацієнтів з мінно-вибуховими травмами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дорошенко, Євгенія Олександрівна; Іванушкіна, Наталія ГеоргіївнаОб’єктом розгляду є аналіз електричної активності серця пацієнтів з мінно- вибуховими травмами. Предмет роботи – методи обробки сигналів електрокардіограм (ЕКГ), зокрема вейвлет-аналіз, для діагностики серцевих аритмій у пацієнтів з такими травмами. Метою роботи є розробка методів вейвлет-аналізу для покращення діагностики серцевих аритмій у пацієнтів з мінно-вибуховими травмами. У першому розділі наводиться загальна інформація щодо мінно-вибухових травм та їх впливу на серцеву діяльність людини. Розділ 2 детально розглядає теоретичні основи вейвлет-аналізу, його застосування для обробки ЕКГ сигналів, та методи видалення шумів і артефактів з цих сигналів. У третьому розділі описуються практичні аспекти застосування вейвлет-аналізу для виявлення аритмій та прогнозування серцевих подій.Документ Відкритий доступ Аналіз стабілограм людини методом орієнтованих фрактальних компонентів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Алекперов, Ельдар Натікович; Попов, Антон ОлександровичОб’єктом дисертації є здатність людини підтримувати баланс тіла. Предмет дисертації – методи та технічні засоби дослідження балансу тіла людини. Метою дисертації є експериментальне дослідження стабілограм спортсменів та їх аналіз методом аналізу OFSCA (орієнтований аналіз компонентів фрактального масштабування) для аналізу балансу людини під час виконання фізичних вправ. У першому розділі надані теоретичні відомості про сенсорну систему підтримки балансу людини, також наведені сфери застосування дослідження балансу тіла людини. У другому розділі наведено метод стабілометрії як метод дослідження балансу тіла людини, методи оцінки рівноваги тіла людини, а також методи аналізу даних стабілограм з посиланням на наукові роботи, в яких вони застосовуються, де описано як та для чого вони застосовуються. У третьому розділі описаний експеримент, який був проведений з використанням стабілографічної платформи для перевірки балансу, та застосуванням методу аналізу стабілограм Oriented Fractal Scaling Component Analysis (OFSCA).Документ Відкритий доступ Аналіз та розпізнавання біомедичних сигналів методами штучного інтелекту. Лабораторний практикум(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Іванько, Катерина Олегівна; Попов, Антон ОлександровичДокумент Відкритий доступ Аналіз теплових процесів у низькорозмірних транзисторних структурах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Абдураїмова, Софія Арсеніївна; Семеновська, Олена ВолодимирівнаОб’єктом розгляду є низькорозмірна транзисторна структура AlGaN/GaN. Предметом роботи є дослідження розподілу температури у низькорозмірних транзисторних структурах шляхом математичного моделювання. Метою дослідження є визначення теплових параметрів низькорозмірних транзисторних структур на основі матеріалів типу A3B5, що дозволяє покращити якість та надійність цих структур на етапі їх розробки, а також зменшити витрати на виробництво та тестування. У першому розділі описуються основні характеристики низькорозмірних транзисторних структур, зокрема наноструктур і гетероструктур, а також їх властивості. Другий розділ присвячений різним методам теплового аналізу транзисторних структур: аналітичним, чисельним, еквівалентним, експериментальним та комбінованим методам. У цьому розділі розглядаються переваги та недоліки кожного методу. У третьому розділі представлена математична модель та алгоритм розрахунку транзисторної структури. Також визначаються граничні умови для структури. Четвертий розділ зосереджений на моделюванні розподілу температури у низькорозмірних транзисторних структурах за різних параметрів, таких як довжина затвору та висота прошарків. Це дослідження спрямоване на вдосконалення розробки та експлуатації транзисторних структур, що використовуються у сучасних технологіях.